數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書(shū)館智能推薦中的應(yīng)用研究

《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書(shū)館智能推薦中的應(yīng)用研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。

1、萬(wàn)方數(shù)據(jù)分類(lèi)號(hào)TP311．13；G258．6學(xué)校代碼10147UDC004密級(jí)公開(kāi)碩士學(xué)位論文數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書(shū)館智能推薦中的應(yīng)用研究TheApplicationofDataMininginIntelligentRecommendationofUniversityLibrary作者姓名指導(dǎo)教師申請(qǐng)學(xué)位學(xué)科專(zhuān)業(yè)研究方向賈麗娜毛志勇副教授管理學(xué)碩士管理科學(xué)與工程信息管理與信息系統(tǒng)遼寧工程技術(shù)大學(xué)萬(wàn)方數(shù)據(jù)關(guān)于論文使用授權(quán)的說(shuō)明本學(xué)位論文作者及指導(dǎo)教師完全了解適寶工程堇苤太堂有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意遼室王猩堇鲞太堂保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤(pán)，允許論文被查閱

2、和借閱，學(xué)校可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此協(xié)議學(xué)位論文作者簽名：妞導(dǎo)師簽名：幺醺叻培年伶月。參日≯哆年I堋彤日萬(wàn)方數(shù)據(jù)致謝在整個(gè)論文的選題和寫(xiě)作的全過(guò)程中，我的導(dǎo)師毛志勇副教授給予了我大力的支持和悉心的指導(dǎo)。在確定了選題過(guò)后幫助我進(jìn)行相應(yīng)的需求分析指導(dǎo)，數(shù)據(jù)的采集和搜集，并推薦給我大量的參考文獻(xiàn)供我在寫(xiě)作過(guò)程中有據(jù)可依，有理可尋。毛志勇副教授用他嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的教學(xué)態(tài)度、高瞻遠(yuǎn)矚的學(xué)術(shù)眼光讓才幫助我的研究順利的按部就班的進(jìn)行。從中我也學(xué)會(huì)了要用忘我的工作熱情和創(chuàng)新的求索精神才能得到

3、豐富的研究成果。因此，在論文完成之際，首先向我的導(dǎo)師致以最衷心的感謝。我還要感謝遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院為我提供了一個(gè)良好的學(xué)習(xí)和做學(xué)問(wèn)的環(huán)境。舒適的學(xué)習(xí)環(huán)境加上嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度才得到今天的研究成果。因此，非常感謝工商管理學(xué)院中的每一位老師的諄諄教導(dǎo)和關(guān)懷，感謝所有教導(dǎo)過(guò)我并給予我?guī)椭睦蠋焸儭＿@樣的求學(xué)態(tài)度將對(duì)我今后的工作、生活給予大力的指導(dǎo)。同時(shí)，我要感謝在讀研過(guò)程中跟我一起奮戰(zhàn)、一起求學(xué)的每一位同學(xué)。感謝你們的陪伴和大力的支持，探討學(xué)問(wèn)的過(guò)程永遠(yuǎn)都是獲取知識(shí)的最好途徑，這對(duì)我書(shū)寫(xiě)研究生論文提供了強(qiáng)大的幫助。最后，我要感謝我的家人給我默默的大力支持，感謝我好朋友們一直以來(lái)對(duì)我的

4、支持和關(guān)系。家人的悉心照料使我可以全身心的投入到學(xué)習(xí)和研究當(dāng)中。才會(huì)讓我JII頁(yè)N的完成本次碩士論文的設(shè)計(jì)。在此表示衷心的感謝!謝謝大家!萬(wàn)方數(shù)據(jù)摘要近年來(lái)伴隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，我國(guó)的高校信息化進(jìn)程也得到了極大的推動(dòng)。高校圖書(shū)館在這一進(jìn)程中積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。同時(shí)，讀者對(duì)信息的需求也越來(lái)越多樣化。采用智能推薦服務(wù)，主動(dòng)提供滿足讀者需求的服務(wù)已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外高校圖書(shū)館建設(shè)的發(fā)展趨勢(shì)‘17】。本文首先回顧了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及智能推薦理論，并對(duì)國(guó)內(nèi)外高校圖書(shū)館智能化推薦服務(wù)的現(xiàn)狀進(jìn)行對(duì)比分析。另外，通過(guò)將智能推薦系統(tǒng)配套到已有的集成系統(tǒng)中，并在做了借閱流程分析和詳細(xì)的需求分析后，建立起基

5、于理論研究角度的智能推薦模型。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到圖書(shū)館智能推薦中順應(yīng)了時(shí)代的發(fā)展，將服務(wù)由被動(dòng)型轉(zhuǎn)為主動(dòng)型。同時(shí)令資源配置更加的合理，優(yōu)化了館藏結(jié)構(gòu)ps]。實(shí)現(xiàn)為不同類(lèi)型的讀者群提供有更強(qiáng)針對(duì)性的智能化信息推薦服務(wù)。在實(shí)踐的研究分析中，本文的具體挖掘?qū)ο筮x為某高校圖書(shū)館的歷史借閱記錄，應(yīng)用聚類(lèi)分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并利用具體的數(shù)據(jù)挖掘模型展開(kāi)實(shí)證。研究了高校圖書(shū)館智能推薦系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)挖掘的具體實(shí)現(xiàn)。關(guān)鍵詞：聚類(lèi)分析；關(guān)聯(lián)規(guī)則；智能推薦系統(tǒng)；數(shù)據(jù)挖掘；高校圖書(shū)館萬(wàn)方數(shù)據(jù)AbstractAlongwiththefastprocessofIT,theinformationproc

6、essinourcountry’Suniversityhasalsobeengreatlypromoted．Thelibraryinuniversityalsoaccumulatedalargeamountofbusinessdata．Meanwhile，theneedsofreadersfortheinformationareincreasinglydiverse．Toprovideservicestothereadershasbecomedevelopmenttrendofuniversitylibraryconstructionbyusingintelligentrecomme

7、ndation．Firstly,toreviewthedataminingtechniquesandthetheoryofintelligentrecommendation【41．Tocompareandanalysisthecurrentsituationofintelligentrecommendationservicefordomesticandintemationaluniversitylibraryll】．Secondly，thispaperis